APPROCCI EDGE AI PER LA VALUTAZIONE POSTURALE NEL RICONOSCIMENTO DELLE ATTIVITÀ UMANE

This thesis proposes an innovative approach to human posture recognition within the broader context of human activity recognition. A mmWave radar sensor is used for posture monitoring. The output data is first processed using appropriate pre-processing and data augmentation techniques, designed to ensure fast and efficient real-time inference, and then analyzed using artificial intelligence models optimized for embedded systems. This work has led to the creation of a proprietary dataset and has enabled the successful, robust, and accurate identification of various human postures.

Questa tesi propone un innovativo approccio per il riconoscimento delle posture umane inserendosi nel più ampio contesto della human activity recogntion. Per il monitoraggio posturale viene utilizzato un sensore radar mmWave. I dati in output vengono dapprima elaborati mediante opportune tecniche di pre-processing e data augmentation, finalizzate a garantire un'inferenza real time rapida ed efficiente, per poi essere analizzati attraverso modelli di Intelligenza Artificiale ottimizzati per sistemi embedded. Il lavoro ha portato alla creazione di un dataset proprietario, e ha permesso di identificare con successo e in modo robusto e accurato le diverse posture umane.